Молчанов Николай Николаевич - доктор экономических наук, профессор, заведующий кафедрой
191123, Санкт-Петербург, ул. Чайковского, д. 62
Chaykovskogo St. 62, St. Petersburg, 191123
Пецольдт Kерстин - доктор экономических наук, профессор
98693, Германия, Ильменау, ул. Лангевайзенер, д. 22
Langewiesener St. 22, Ilmenau, 98693
Цель. Обоснование выбора метода прогнозирования объема продаж малого предприятия.
Задачи. Систематизация методов прогнозирования объема продаж. Обозначение ограничений для поставленной задачи. Краткое описание методов прогнозирования, которые будут применяться. Составление прогнозов объема продаж малого предприятия Х разными методами. Сопоставление данных прогноза, полученных разными методами, с фактическими данными продаж. Отбор метода, давшего наиболее точный результат.
Методология. Методологическая база статьи — теория научного прогнозирования. Обоснование теоретических положений и аргументация выводов осуществлялись с помощью таких общенаучных методов и приемов, как системный и комплексный подходы, методы экономико-статистического анализа и др.
Результаты. Предложена методология выбора метода прогнозирования объема продаж малого предприятия.
Выводы. Малые предприятия сталкиваются с необходимостью прогнозирования объема реализации своей продукции. От точности прогноза часто зависит само существование предприятия. В результате проведенного исследования можно сделать вывод, что наиболее подходящими методами прогнозирования объема продаж для фирм сферы малого бизнеса являются формализованные методы, основанные на теории вероятности и статистики, поскольку показывают наиболее высокую точность прогноза, что является критическим показателем для малых фирм в рамках ограниченности ресурсов последних.
Aim. The presented study aims to substantiate the selection of a sales forecasting method for a small enterprise.
Tasks. The authors systematize sales forecasting methods, define the constraints for the task, briefly describe the applied forecasting methods, forecast sales for a small enterprise using X different methods, compare forecasting data obtained using different methods with the actual sales data, and select a method that provides the most accurate result.
Methods. The scientific forecasting theory serves as the methodological basis of the study. This study also uses such general scientific methods as systems and complex approach, economic and statistical analysis, etc. to substantiate theoretical assumptions and rationalize the conclusions.
Results. A methodology for selecting a sales forecasting method for a small enterprise is proposed.
Conclusions. Small enterprises face the problem of forecasting the volume of sales of their products. The enterprise’s very existence often hinges on the accuracy of forecasting. According to the results of the study, it can be concluded that formalized methods based on the probability theory and statistics are the most appropriate for sales forecasting for small enterprises since they have the highest accuracy, which is critical for small enterprises in view of their limited resources.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.